torch.cuda.set_device

torch.cuda.set_device(device) 函数可以设置当前使用的 CUDA 设备。'device' 参数指定要使用的设备编号。

使用torch.cuda.set_device(device) 函数可以在多个 CUDA 设备之间切换。如果不调用此函数，默认使用编号为 0 的 CUDA 设备。

相关问题

torch.cuda.set_device(local_ran

`torch.cuda.set_device()` 是 PyTorch 中的一个函数，用于将当前计算设备设置为 CUDA 设备。这里的 `local_rank` 可能是指在一个分布式训练环境中，每个 GPU 上运行着一个进程，`local_rank` 表示这个进程在本地 GPU 的索引。

当你需要在多GPU环境中进行并行计算，特别是在使用 PyTorch 的 DistributedDataParallel (DDP) 或者 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel (DistributedDataParallel) 进行模型并行时，先通过 `torch.cuda.set_device(local_rank)` 将当前工作进程绑定到对应的 GPU 上，以便于数据和模型的正确加载以及计算操作。

例如：

import torch
from torch.distributed import init_process_group

# 初始化分布式过程组
init_process_group(backend='nccl')  # 使用NCCL通信库

# 获取当前节点的 local_rank
local_rank = int(os.environ['LOCAL_RANK'])

# 设置当前设备为 local_rank 对应的 GPU
torch.cuda.set_device(local_rank)

# 现在所有的 PyTorch 操作都将在这个GPU上执行
model.to(device=torch.device('cuda', local_rank))

torch.cuda.set_device()方法

引用\[1\]和\[2\]介绍了使用torch.cuda.set_device()方法来指定使用的显卡。这个方法可以用来设置主显卡或者指定特定的显卡。在使用这个方法之前，需要先导入torch库。然后可以使用torch.cuda.set_device()方法来设置要使用的显卡的索引。例如，torch.cuda.set_device(1)表示使用索引为1的显卡。接下来，可以使用.cuda()方法将张量或模型加载到指定的显卡上。例如，x = torch.tensor(\[\[1,2,3\],\[4,5,6\]\]).cuda()将张量x加载到当前指定的显卡上。最后，可以使用print(x.device)来打印出张量所在的设备，即显卡的信息。

需要注意的是，引用\[3\]提到了使用torch.cuda.set_device()方法的优先级较低，并且官方文档不建议使用该方法。通常情况下，我们可以直接使用.cuda()方法将模型和数据加载到对应的GPU上，而不需要显式地调用torch.cuda.set_device()方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [torch.cuda常用指令](https://blog.csdn.net/qq_43307074/article/details/127628498)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]